De ce aplicația Covid Radar nu reușește așa cum ar trebui
Medicina este știința care a folosit și adaptat cel mai bine progresele tehnologice. Și, urmând această tradiție, aplicația de urmărire a contagiunii ar trebui să fie un instrument important (nu soluția) în controlul pandemiei. Cu toate acestea, în mod paradoxal, aplicația radar Covid nu a avut impactul dorit.
În ciuda faptului că a fost înaintea unei aplicații foarte bune din punct de vedere tehnologic și cu mare respect pentru confidențialitate, în acest moment nu a atins numărul de descărcări necesare pentru a obține rezultate. Doar aproximativ patru milioane de descărcări au fost înregistrate începând de astăzi. De ce? Unde este vina?
În afară de problemele tehnice, există mai multe explicații posibile. Printre altele, colaborarea comunităților autonome nu este adecvată, iar problemele apar în mod constant în generarea codurilor. La aceasta se adaugă formatul nestandardizat al bazelor de date între diferitele administrații, ceea ce a condus la faptul că mulți utilizatori nu au putut să-și raporteze pozitivele și să primească informații dacă au fost cu persoane infectate.
Dar, mai presus de toate, problema se află în factorul social. Când Coreea de Sud a fost pusă ca exemplu al modului de control al pandemiei printr-o aplicație computerizată, poate nu s-a subliniat faptul că aplicația era un instrument în cadrul unei strategii de urmărire și responsabilitate cetățenească. De fapt, un punct cheie pentru succesul (sau eșecul) radarului Covid este percepția pe care societatea o are despre tehnologie.
Cunoștințe tehnologice insuficiente
Într-un studiu pe care l-am realizat recent în cadrul proiectului SIENNA cu privire la trei tehnologii în contextul medical, au ieșit la iveală mai multe chei de care ar trebui să ținem cont atunci când ne confruntăm cu acest al doilea val de pandemie.
Primul este că cunoștințele de tehnologie medicală în Spania sunt insuficiente. În genetică, de exemplu, 32% din populația spaniolă afirmă că are „o idee despre ce este”, comparativ cu 25% care recunosc că au puține cunoștințe despre asta. Și ceva similar se întâmplă în domeniul inteligenței artificiale și al roboticii: doar 35% consideră că au suficiente cunoștințe.